Springboot+SpringSecurity+CAS+Jwt+Mybatis+DM+Vue+Axios前后端分离跨域问题解决(一)

技术标题:Springboot+SpringSecurity+CAS+Jwt+Mybatis+DM+Vue+Axios前后端分离

    背景资料查询:网络上99%的文章大多是优快云、博客园、github、gitee、codercto、segmentfault、简书、
    cnblogs、360doc、voidcn、https://spring.io/projects/spring-security官方
    
    以上地址涉及技术标题的文章基本都涉猎过一遍,没有一篇文章能讲到点上。有文章说可以用ngix反向代理
    基于session可以实现,个人未参考。我这里用的DM国产达梦数据库。其他数据库都OK。可以忽略库的问题。
    
    解决跨域问题方案:
        在springboot以纯javabean形式集成cas,做前置CORSFilter拦截头响应处理,
        及声明全局springMVC适配支持接口对CorsMaping重写CorsRegistry,声明响应头策略响应方法及请求源地址,
        解决了CORS跨域拦截问题。
    特别说明:
        .anyRequest().authenticated()//任何请求,登录后可以访问,这里声明了认证权限,jwttoken过滤器
        在识别token信息后需要对 SecurityContextHolder.getContext().setAuthentication(authentication);
        set这个authentication对象,否则过滤链会丢失认证信息,认定为匿名用户anonymous,导致上面的认证不通过,
        即便你都声明了CORS策略机制,也

<think>好的,我需要回答用户关于使用Java、SpringBootVue构建前后端分离仓库管理系统的技术细节。首先,用户提到了技术栈、架构、设计和实现,所以我需要涵盖这些方面。 首先,技术栈方面,后端通常用Java和SpringBoot,前端用Vue,数据库可能选MySQL或PostgreSQL,ORM框架用MyBatisMyBatis Plus。权限控制可以用Spring Security或JWT,项目管理工具如Maven或Gradle,持续集成用Jenkins或GitHub Actions。 接下来是架构设计。前后端分离的架构,前端通过Vue实现SPA,后端用SpringBoot提供RESTful API。需要考虑模块划分,比如库存、订单、用户权限等模块,以及接口规范,如统响应格式和状态码。 然后是数据库设计。要设计库存表、订单表、用户表等,可能需要使用索引优化查询性能。同时,考虑事务管理,比如库存扣减和订单生成的原子性。 在实现细节方面,后端需要配置SpringBoot,处理问题,使用MyBatis Plus简化CRUD。前端用Vue CLI搭建项目,使用Vue Router和Vuex进行状态管理,Axios调用API。权限控制方面,后端用Spring Security或JWT,前端用路由守卫。 性能优化部分,可以引入缓存如Redis,数据库读写分离,分库分表。前端用懒加载和组件缓存。部署时,后端打包成JAR用Tomcat或Docker,前端用Nginx部署,配置HTTPS。 最后,生成相关问题,比如权限控制如何实现,如何优化性能,如何处理等。确保引用正确,根据提供的引用,引用[2]和[4]比较相关,需要自然添加引用标识。</think>### Java SpringBoot + Vue 前后端分离仓库管理系统技术解析 #### 、技术栈组成 1. **后端核心** - **语言与框架**: Java 17 + SpringBoot 3.x - **持久层**: MyBatis-Plus 3.5+(简化CRUD操作)[^4] - **安全控制**: Spring Security 6.x 或 JWT 令牌验证 - **接口文档**: SpringDoc OpenAPI 3(替代Swagger) - **数据库**: MySQL 8.x / PostgreSQL 14.x 2. **前端架构** - **框架**: Vue 3 + Composition API - **UI组件库**: Element Plus 2.3+ - **状态管理**: Pinia(替代Vuex) - **构建工具**: Vite 4.x 3. **基础设施** - **API网关**: Spring Cloud Gateway(路由与限流) - **部署容器**: Docker + Kubernetes(多环境部署) - **监控体系**: Prometheus + Grafana(性能监控) #### 二、架构设计要点 1. **分层架构** ```mermaid graph TD A[前端Vue] -->|HTTPS| B(API网关) B --> C[用户服务] B --> D[库存服务] B --> E[订单服务] C --> F[MySQL] D --> F E --> F ``` 2. **关键设计模式** - **CQRS模式**: 将库存查询与更新操作分离,提升高并发场景性能 - **DDD领驱动设计**: 按库存管理、订单处理等业务领划分微服务 - **事件溯源**: 使用Apache Kafka记录库存变更事件流 #### 三、核心功能实现 1. **库存管理模块** ```java // 库存扣减原子操作示例 @Transactional public void deductStock(String sku, int quantity) { Inventory inventory = inventoryMapper.selectForUpdate(sku); // 悲观锁 if (inventory.getAvailable() < quantity) { throw new BusinessException("库存不足"); } inventoryMapper.updateAvailable(sku, -quantity); inventoryLogMapper.insert(new InventoryLog(sku, -quantity)); // 操作日志 } ``` 2. **前后端交互规范** ```json // 统响应格式 { "code": 200, "data": { "total": 150, "items": [] }, "msg": "操作成功" } ``` 3. **安全控制实现** ```java // JWT过滤器配置 @Bean SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception { http.authorizeHttpRequests(auth -> auth .requestMatchers("/api/inventory/**").hasRole("WAREHOUSE_ADMIN") .anyRequest().authenticated()) .addFilterBefore(jwtFilter(), UsernamePasswordAuthenticationFilter.class); return http.build(); } ``` #### 四、性能优化策略 1. **缓存设计** ```java @Cacheable(value = "inventory", key = "#sku", unless = "#result == null") public Inventory getBySku(String sku) { return inventoryMapper.selectById(sku); } ``` 2. **数据库优化** - 使用覆盖索引优化高频查询 - 按年份分表存储操作日志 - 使用ClickHouse构建分析型数据仓库[^2] 3. **前端优化** ```javascript // 使用Web Worker处理大数据量报表 const worker = new Worker('./report.worker.js'); worker.postMessage({ type: 'inventory', dateRange }); ``` #### 五、部署实践 1. **容器化配置** ```dockerfile # SpringBoot服务Dockerfile FROM eclipse-temurin:17-jdk-alpine VOLUME /tmp ARG JAR_FILE=target/*.jar COPY ${JAR_FILE} app.jar ENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-jar","/app.jar"] ``` 2. **CI/CD流程** ```yaml # GitHub Actions配置示例 jobs: deploy: steps: - name: Build Backend run: mvn -B package --file pom.xml - name: Build Frontend run: npm install && npm run build - name: Deploy to K8s uses: azure/k8s-deploy@v1 with: manifests: k8s/ ``` [^1]: API开发规范参考SpringBoot最佳实践 [^2]: 数据分析模块扩展建议来自仓库管理系统优化方向 : 开发工具选择基于主流技术方案
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